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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种地震相分类方法、装置、电子设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117251674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311188166.6，技术领域涉及：G06F18/00；该发明授权一种地震相分类方法、装置、电子设备及介质是由杨阳;潘乐乐;龙秋怡;王治国;刘乃豪;高静怀设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地震相分类方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种地震相分类方法、装置、电子设备及介质，首先使用二维散射变换从二维地震数据中提取具有局部形变稳定性与平移不变性的多尺度特征信息，即当地震信号因受到地下断裂活动影响而产生局部微小形变以及时移时，所提取到的多尺度特征不会发生较大的改变，因此有利于对地震数据的准确分类。然后以DenseBlock为基础构造密集连接卷积网络，使用不同深度的卷积神经网络对不同尺度的特征信息进行进一步处理以及融合，即多分辨率处理，最终实现对地震数据的地震相分类。由于DenseBlock内部采用全互连接的结构，能够实现特征的复用，使得特征信息在逐层处理过程中能够被更好地保留，进一步提升地震相分类结果的准确性。

本发明授权一种地震相分类方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种地震相分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标区域的二维地震数据，并对所述二维地震数据进行预处理，得到每个地震数据采样点对应的二维地震数据； 利用预先设置的散射网络对所述二维地震数据进行二维小波散射变换，得到所述地震数据采样点对应地震数据的多尺度特征；所述多尺度特征为散射变换不同层对应的具有局部形变稳定性以及平移不变性的散射系数； 将所述地震数据采样点对应地震数据的多尺度特征输入预置的密集连接卷积网络中，进行多分辨率处理及特征融合，得到所述地震数据采样点对应地震数据的地震相分类结果，并对所述地震相分类结果进行反分块处理，得到所述目标区域的地震相剖面； 所述密集连接卷积网络包括连接的第一级DenseBlock组、第二级DenseBlock组、第三级DenseBlock组、全连接层和分类器，其中，任一DenseBlock组包括若干深度不同的DenseBlock和卷积层，两个所述DenseBlock之间通过所述卷积层连接； 所述将所述多尺度特征输入预置的密集连接卷积网络中，进行多分辨率处理及特征融合，得到对应的地震相分类结果，包括： 将所述散射变换不同层的散射系数对应输入至所述密集连接卷积网络的所述第一级DenseBlock组中进行第一次特征提取，得到第一级特征信息； 将使用所述第一级DenseBlock组从散射变换前两层的散射系数提取的特征信息进行拼接，并输入至所述第二级DenseBlock组中进行第二次特征融合、提取，得到第二级特征信息； 将所述第二级特征信息与使用所述第一级DenseBlock组从散射变换第三层的散射系数提取的特征信息进行拼接，并输入至所述第三级DenseBlock组中进行第三次特征融合、提取，得到第三级特征信息； 通过所述全连接层对所述第三级特征信息进行进一步特征融合和提取，并通过所述分类器计算所述地震数据采样点属于每类地震相的概率，选取概率最大的地震相类别作为所述地震数据采样点对应地震数据的地震相分类结果。

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